1.2. Una prospettiva biopsicosociale sul gambling “
3.3.3. Breve descrizione delle Scale “
Il cluster Bias Interpretativi (11 item) è composto dalle scale:
1. Fallacia (4 item): gli item si riferiscono alla convinzione erronea del giocatore d’azzardo di avere maggiori probabilità di vincere dopo una lunga serie di perdite.
61
2. Chasing (7 item): tale dimensione rappresenta il comportamento di ‘rincorsa alla perdita’ del giocatore che porta a un incremento esponenziale dell’attività di gioco per cercare di rivincere i soldi persi.
Il cluster Credenze Superstiziose (11 item) raggruppa le scale:
1. Strategie Cognitive (6 item): questa scala intende valutare le strategie, basate per lo più sulla scaramanzia, attraverso cui il giocatore tenta di far girare la sorte a suo favore. Gli item fanno riferimento a determinate predisposizioni mentali (es. la preghiera o atteggiamenti positivi rispetto al gioco) e all’uso di specifici sistemi o tecniche per vincere. 2. Talismani (5 item): gli item di questa scala si riferiscono alla
convinzione erronea di poter influenzare gli esiti di gioco attraverso comportamenti superstiziosi quali tenere con sé un portafortuna durante l’attività di gioco o collezionare determinati tipi di oggetti per aumentare le possibilità di vincita.
Il cluster Illusione di Controllo (12 item) è formato dalle scale:
1. Sovrastima delle Proprie Abilità (4 item): tale dimensione si propone di indagare la tendenza del giocatore a sovrastimare la propria abilità al gioco e le proprie probabilità di vincere sottovalutando quelle altrui. 2. Caso e Abilità (4 item): questa scala rileva la convinzione di possedere
certe abilità che aumentano la possibilità di vincere e la credenza erronea di essere inclini al successo o alla fortuna.
3. Memoria Selettiva (4 item): gli item di tale scala fanno riferimento alla tendenza del giocatore a ricordare più facilmente le vincite rispetto alle perdite.
3.4. Obiettivi dello studio
Il presente lavoro si pone come primo obiettivo quello di indagare i principi teorici del gambling focalizzandosi su un modello multidimensionale integrato del gioco d’azzardo in cui sono presenti gli aspetti ricreativi, problematici e patologici del gioco d’azzardo. Dopo aver passato in rassegna i vari studi
62
condotti sul gambling, questo lavoro si è focalizzato sulle modalità erronee di pensiero relative al gioco d’azzardo e sulla messa a punto del Cognitive
Gambling Inventory (CGI): vengono qui valutate le proprietà psicometriche dei
cluster e delle scale che costituiscono un nuovo strumento self-report per l’assessment di un’ampia gamma di distorsioni cognitive legate al gambling.
63
CAPITOLO QUARTO
METODO
4.1. Partecipanti
Il campione totale è composto da 694 partecipanti con un’età media di 35.84 anni (DS = 12.75).
In una prima fase lo strumento è stato somministrato a 654 giocatori appartenenti alla popolazione generale, residenti prevalentemente nell’Italia centro-meridionale, che, per quanto riguarda il genere, sono così suddivisi (vedi figura 4.1):
Figura 4.1
Percentuali della variabile GENERE
Il campione è costituito da: 308 maschi (48%) e 346 femmine (52%).
Per quanto concerne la variabile età il campione presenta queste caratteristiche (vedi tabella 4.1):
Tabella 4.1
Statistiche descrittive della variabile ETA’
Media DS Minimo Massimo
ETA’ 34.48 14.08 18 79 maschi 48% femmine 52% maschi femmine
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La tabella mostra che l’età del campione risulta compresa tra i 18 e i 79 anni, con una media di 35 anni (DS = 14.08).
Per quel che riguarda lo stato civile, i soggetti risultano così suddivisi (vedi figura 4.2):
Figura 4.2
Percentuali della variabile STATO CIVILE
La figura mostra che il 70% dei soggetti è celibe/nubile, il 27% è coniugato/a e il 2% è separato/a.
Dall’indagine della situazione professionale è emerso che (vedi figura 4.3):
Figura 4.3
Percentuali della variabile PROFESSIONE
celibe/nubile 70% sposato/a 27% 2% 1% celibe/nubile sposato/a separato/a altro 34% 33% 17% 7% 5% 4% studente dipendente libero professionista disoccupato/a casalinga pensionato/a
65
Dalla figura si può notare che il 34% del campione è composto da studenti, il 33% da dipendenti, il 17% da liberi professionisti, il 7% da disoccupati, il 5% da casalinghe e il 4% da pensionati.
Ai partecipanti è stato chiesto di indicare anche il titolo di studio conseguito (vedi figura 4.4):
Figura 4.4
Percentuali della variabile TITOLO DI STUDIO
Dall’analisi del campione risulta che: il 61% dei soggetti è in possesso del diploma di scuola media superiore, il 17% è laureato, il 14% ha conseguito la licenza media inferiore, il 6% è in possesso della laurea breve e il 2% ha conseguito la licenza elementare.
2% 14% 61% 6% 17% licenza elementare licenza media inferiore licenza media superiore laurea breve
66
Inoltre si è ritenuto utile per il presente studio indagare i dati relativi alla frequenza con cui i soggetti sono soliti giocare d’azzardo (vedi figura 4.5):
Figura 4.5
Percentuali della variabile GIOCO D’AZZARDO
Dalla figura si può notare che il 76% del campione è composto da soggetti che giocano d’azzardo occasionalmente, il 15% da giocatori abituali e il 9% da non giocatori.
In una seconda fase il CGI è stato somministrato ad un campione clinico composto da 40 soggetti, diagnosticati come gamblers (ovvero giocatori d’azzardo patologici), reperiti grazie alla collaborazione di un centro specializzato per tale patologia. La struttura ha messo a disposizione i propri pazienti per la compilazione del test, previo consenso dei partecipanti. Per quanto riguarda il genere, il campione risulta così suddiviso (vedi figura 4.6):
giocatore occasionale 76% giocatore abituale 15% non giocatore 9% giocatore occasionale giocatore abituale non giocatore
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Figura 4.6
Percentuali della variabile GENERE
Il campione è costituito da: 33 maschi (82%) e 7 femmine (18%).
Per quanto riguarda la variabile età il campione presenta queste caratteristiche (vedi tabella 4.2):
Tabella 4.2
Statistiche descrittive della variabile ETA’
Media DS Minimo Massimo
ETA’ 39.88 8.78 24 57
La tabella mostra che l’età del campione risulta compresa tra i 24 e i 57 anni, con una media di 39.88 anni (DS = 8.78).
maschi 82% femmine 18% maschi femmine
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In relazione allo stato civile, i soggetti risultano così suddivisi (vedi figura 4.7):
Figura 4.7
Percentuali della variabile STATO CIVILE
La figura mostra che il 62% dei partecipanti è celibe/nubile e il 38% è coniugato.
Per quel che riguarda la situazione professionale è emerso che (vedi figura 4.8):
Figura 4.8
Percentuali della variabile PROFESSIONE
Dalla figura si può notare che il 65% del campione è composto da dipendenti, il 25% da liberi professionisti e il 10% da disoccupati.
celibe/nubile 62% sposato/a 38% celibe/nubile sposato/a 65% 25% 10% dipendente libero professionista disoccupato/a
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In relazione al titolo di studio, i soggetti risultano così suddivisi (vedi figura 4.9):
Figura 4.9
Percentuali della variabile TITOLO DI STUDIO
Dall’analisi del campione risulta che: il 75% dei partecipanti è in possesso del diploma di scuola media superiore e il 25% ha conseguito la licenza media inferiore.
Per quanto concerne la variabile gioco d’azzardo, nel campione dei gamblers, è emerso che (vedi figura 4.10):
Figura 4.10
Percentuali della variabile GIOCO D’AZZARDO
La figura mostra che il 95% del campione è composto da giocatori abituali e il 5% da giocatori occasionali.
25%
75%
licenza media inferiore licenza media superiore
5%
95%
giocatore occasionale giocatore abituale
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4.2. Strumenti
Per la verifica di alcuni aspetti di validità concorrente sono stati utilizzati tre strumenti indipendenti: la scala Stili di Attaccamento del Psychological
Treatment Inventory (PTI-ATT; Gori, Giannini e Schuldberg, 2008), il South Oaks Gambling Screen (SOGS; Lesieur e Blume, 1987) e il Gamblers Beliefs Questionnaire (GBQ; Steenbergh et al., 2002).
Scala Stili di Attaccamento (ATT)
Questa scala, sviluppata da Gori ed i suoi collaboratori (2008), indaga i quattro stili di attaccamento (Sicuro, Ambivalente, Evitante e Disorganizzato) attraverso una serie di indicatori che rilevano una capacità del soggetto di stabilire e mantenere relazioni intime soddisfacenti e una certa soddisfazione nelle relazioni di coppia (pattern sicuro); tramite indicatori che evidenziano un’insicurezza e una paura generalizzata all’interno della relazione di coppia (pattern ambivalente); attraverso una serie di item che riflettono un grande distacco e disinteresse nei confronti del partner (pattern evitante); e attraverso indicatori che consentono di rilevare comportamenti violenti, ostili e disorganizzati all’interno della relazione di coppia (pattern disorganizzato). L’ATT è uno strumento self-report composto da 22 item valutati su scala Likert a 5 punti da 1 (= per niente) a 5 (= moltissimo).
La scala ha mostrato buone caratteristiche psicometriche e sulla base sia delle aspettative teoriche sia dell’analisi fattoriale sono stati individuati quattro fattori: “Sicuro” (5 item), “Ansioso” (5 item), “Evitante” (6 item), “Disorganizzato” (6 item).
South Oaks Gambling Screen (SOGS)
Il SOGS, elaborato da Lesieur e Blume nel 1987, è un questionario self-report che permette di evidenziare la probabile presenza di problemi di gioco, consentendo di conoscere nei dettagli le abitudini di gioco dei soggetti.
Generalmente usato negli studi epidemiologici e clinici, il test fornisce informazioni su molteplici aspetti: tipo di gioco privilegiato, frequenza delle attività di gioco, difficoltà a giocare in modo controllato, consapevolezza in
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merito al proprio problema di gioco, mezzi usati per procurarsi il denaro per giocare, rincorrere le perdite, menzogne circa l’attività di gioco, giocare più della somma prevista inizialmente, trascurare le attività lavorative o scolastiche, chiedere in prestito denaro per giocare, prestiti non rimborsati. Il SOGS fornisce anche preziose indicazioni sulla relazione del giocatore con il suo ambiente, soprattutto familiare, e sulle possibili conseguenze che il gioco ha su di esso. Viene, inoltre, rilevata la presenza di familiarità nel comportamento problematico di gioco.
Il questionario è composto da 20 item. Il punteggio al test varia tra 0 e 20 e si calcola sommando il numero delle risposte affermative. Un punteggio compreso tra 0 e 2 indica una modalità di gioco non problematica, un punteggio tra 3 e 4 la possibile presenza di gioco d’azzardo problematico, infine punteggi maggiori di 4 indicano che il soggetto è un probabile giocatore d’azzardo patologico.
Il SOGS ha mostrato buone caratteristiche psicometriche. Tuttavia, numerosi studi (Ladouceur, Sylvain, Boutin e Doucet, 2003) hanno dimostrato che questo strumento per sua stessa natura tende a sovrastimare il numero di giocatori patologici. Inoltre, basandosi sulla memoria del giocatore, il test è in grado di fornire soltanto delle stime o approssimazioni in merito alle attività di gioco del soggetto. Pertanto, tenuto conto della quantità di risposte falso- positive ottenute, non si dovrebbe stabilire alcuna diagnosi utilizzando soltanto tale questionario bensì ad esso andrebbe associato almeno un secondo strumento.
L’adattamento italiano del SOGS è a cura di Guerreschi e Gander (2000).
Gamblers Beliefs Questionnaire (GBQ)
Il GBQ, costruito da Steenbergh e colleghi nel 2002, è uno strumento di misura
self-report delle convinzioni erronee legate al gambling. I 21 item sono
costituiti da affermazioni irrazionali sul gioco d’azzardo, valutati su scala Likert a 7 punti. Lo strumento ha mostrato buone caratteristiche psicometriche. Ha un unico punteggio totale: a valori più alti corrispondono credenze irrazionali maggiori.
72
Per una più approfondita descrizione dello strumento si veda Capitolo 3.
4.3. Procedura
In una prima fase il CGI è stato somministrato a 654 soggetti appartenenti alla popolazione generale - reperiti in diversi esercizi commerciali dove è possibile giocare (bar, tabacchi, ricevitorie, sale scommesse, sale poker) principalmente nelle province di Firenze, Reggio Calabria e Messina - per verificare la struttura fattoriale delle scale.
Tale campione di partecipanti ha compilato oltre al CGI anche altri strumenti al fine di valutare alcuni aspetti di validità concorrente.
Un primo gruppo (n = 538) ha completato il CGI insieme alla Scala Stili di Attaccamento (ATT; Gori et al., 2008).
Un secondo gruppo (n = 116) ha compilato oltre al CGI anche il South Oaks
Gambling Screen (SOGS; Lesieur e Blume, 1987) e il Gamblers Beliefs Questionnaire (GBQ; Steenbergh et al., 2002).
La somministrazione è avvenuta sia in maniera individuale che collettiva. Gli strumenti, per ciascun gruppo, sono stati raggruppati in un unico fascicolo, ognuno dotato di istruzioni chiare e semplici per la compilazione.
Ai soggetti è stato inoltre richiesto di fornire alcune informazioni anagrafiche relative all’età, al genere, allo stato civile, alla professione, al titolo di studio e sono stati garantiti il rispetto della privacy, l’anonimato e il trattamento dei dati esclusivamente a fini statistici.
Tutti i partecipanti hanno collaborato alla presente ricerca volontariamente. Prima di procedere alle analisi fattoriali il campione è stato diviso in due parti per cross validation: sulla prima metà sono state effettuate le Analisi Fattoriali Esplorative (AFE) e sulla seconda metà le Analisi Fattoriali Confermative (AFC).
In una seconda fase, per verificare aspetti di validità discriminante, il CGI è stato somministrato ad un campione clinico di 40 soggetti, diagnosticati come
73
La somministrazione è stata effettuata da psicologi-psicoterapeuti della struttura indicata (vedi par. 4.1. Partecipanti) ed ogni soggetto ha firmato il Consenso Informato.
4.4. Analisi dei dati
Al fine di verificare la distribuzione dei dati all’interno del campione sono state calcolate le statistiche descrittive.
Si è proceduto quindi alla verifica delle proprietà psicometriche dello strumento. Al fine di valutare la dimensionalità delle scale sono state effettuate una serie di Analisi Fattoriali Esplorative (AFE) su metà del campione (N = 327), mediante rotazione obliqua Promax, utilizzando il metodo di estrazione Principal Axis Factoring. La decisione sul numero di fattori da mantenere e interpretare è stata presa considerando diversi criteri decisionali (Zwick e Velicer, 1986).
Sull’altra metà del campione (N = 327) sono state effettuate una serie di Analisi Fattoriali Confermative (AFC) per cross validation.
L’attendibilità del CGI è stata calcolata tramite la misura della coerenza interna (alpha di Cronbach).
Per valutare alcuni aspetti di validità concorrente è stato utilizzato il coefficiente r di Pearson.
Infine per verificare gli aspetti di capacità discriminante dello strumento sono state effettuate una serie di Analisi della Varianza ad una via (ANOVA ONE- WAY) sui tre cluster e sul totale complessivo del CGI, tra il gruppo clinico e una parte del campione appartenente alla popolazione generale estratta casualmente.
74
CAPITOLO QUINTO
RISULTATI
Al fine di rendere più agevole la lettura, i risultati vengono presentati divisi per cluster. Per ogni cluster vengono mostrate le analisi statistiche descrittive (M e
DS) del campione complessivo di 654 soggetti e del campione diviso per
genere; i risultati delle Analisi Fattoriali Esplorative (AFE), Confermative (AFC) e i valori di Coerenza Interna (alpha di Cronbach); le correlazioni r di Pearson; e i risultati delle differenze tra le medie del gruppo clinico e del gruppo non clinico (ANOVA ONE-WAY) sui tre cluster e sul totale complessivo del CGI.
Vengono anche presentate le analisi statistiche descrittive del campione relative al punteggio totale del CGI; le correlazioni r di Pearson tra il punteggio totale del CGI e le sottoscale dell’ATT e tra il punteggio totale del CGI e i punteggi totali del SOGS e del GBQ.
Cluster Bias Interpretativi
La tabella 5.1 mostra le analisi statistiche descrittive (M e DS) del campione relative al cluster Bias Interpretativi:
Tabella 5.1
Analisi Descrittive cluster Bias Interpretativi (Medie e DS)
Maschi (N = 308) Femmine (N = 346) Totale (N = 654) Scale M DS M DS M DS Fallacia 7.87 3.91 6.42 3.06 7.08 3.55 Chasing 17.11 6.22 15.72 6.73 16.38 6.55 cBI 24.95 9.25 22.04 8.57 23.39 9.02 Legenda:
75
Prima di esaminare la struttura fattoriale delle scale appartenenti al cluster Bias Interpretativi è stata verificata la fattorializzabilità delle matrici tramite il Test di Adeguatezza Campionaria di Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) e il Test di Sfericità di Bartlett. I valori KMO sono risultati tutti elevati e i Test di Bartlett significativi, indicando pattern adeguati per l’identificazione dei fattori.
Le Analisi Fattoriali Esplorative (AFE) sono state effettuate su metà del campione (N = 327) con il metodo di estrazione Principal Axis Factoring; le Analisi Fattoriali Confermative (AFC) sono state condotte per cross
validation sull’altra metà del campione (N = 327); e l’analisi dell’attendibilità,
verificata mediante il coefficiente alpha di Cronbach, è stata condotta su entrambe le scale (vedi tabella 5.2):
Tabella 5.2
Analisi Fattoriale (AFE, AFC) e Coerenza Interna cluster Bias Interpretativi
Scale
n0 Item Varianza Spiegata %
(CFI, TLI, SRMR) Alpha Totale
Fallacia 4 44.66 .82
Chasing 7 12.94 .83
cBI 11 57.60 .90 .87 .10 .87
Legenda:
cBI = cluster Bias Interpretativi
Come si può osservare le AFE hanno confermato la bifattorialità del cluster
Bias Interpretativi (cBI): scala Fallacia (primo fattore estratto con il 44.66% di
varianza spiegata) e scala Chasing (secondo fattore estratto con il 12.94% di varianza spiegata). Insieme i due fattori spiegano il 57.60% della varianza complessiva.
Entrambe le scale del cluster Bias Interpretativi presentano buoni valori di coerenza interna (Fallacia, α = .82; Chasing, α = .83).
Per quanto riguarda le AFC, gli indici di fit di adattamento del modello ai dati risultano accettabili per il cluster BI.
76
Dallo Scree plot è possibile osservare l’andamento degli autovalori (vedi figura 5.1):
Figura 5.1 SCREE PLOT
Dal grafico si può vedere come la curva tenda mano a mano ad appiattirsi dopo l’estrazione del secondo fattore, determinando, in questo modo, un netto abbassamento dei valori ed un ridotto potere informativo dei fattori ad esso successivi. 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Fattore 5 4 3 2 1 0 Au tov alo re
77
La tabella 5.3 mostra le saturazioni fattoriali e le comunalità relative al cluster
Bias Interpretativi:
Tabella 5.3
Coefficienti di saturazione fattoriale e comunalità cluster Bias Interpretativi
Item Fallacia Chasing Comunalità
9 .92 .81 11 .83 .59 10 .71 .52 8 .57 .42 3 .75 .58 7 .72 .51 2 .71 .55 1 .66 .33 5 .53 .42 6 .47 .30 4 .38 .37
Come si può osservare, per quanto riguarda il cluster Bias Interpretativi sono emersi due fattori.
Sul primo fattore, Fallacia, saturano 4 item (item 9, 11, 10, 8); sul secondo,
Chasing, ne saturano 7 (item 3, 7, 2, 1, 5, 6, 4).
Per quanto riguarda le comunalità, i valori degli item si collocano in un range compreso tra .30 (item 6) e .81 (item 9).
Per la verifica di alcuni aspetti di validità concorrente, per quanto riguarda il cluster Bias Interpretativi, così come per gli altri cluster, sono stati utilizzati la Scala Stili di Attaccamento (ATT; Gori et al., 2008), il South Oaks Gambling
Screen (SOGS; Lesieur e Blume, 1987) e il Gamblers Beliefs Questionnaire
78
Tabella 5.4
Aspetti di validità concorrente cluster Bias Interpretativi (N = 538)
cBI Fallacia Chasing
ATT -.25** Sicuro -.28** -.18** ATT .14* Evitante .15* .12 ATT .27** Disorganizzato .23** .25** * p< .05 **p< .01 Legenda:
cBI= cluster Bias Interpretativi ATT = Scala Stili di Attaccamento
Dalla tabella 5.4 si può osservare che sono emerse correlazioni negative tra il fattore Sicuro della Scala Stili di Attaccamento e il cluster Bias Interpretativi (r = -.25**) e le scale Fallacia (r = -.28**) e Chasing (r = -.18**) del CGI. Sono emerse correlazioni positive tra il fattore Evitante dell’ATT e il cluster BI (r = .14*) e la scala Fallacia (r = .15*) del CGI. Correlazioni positive sono emerse anche tra il fattore Disorganizzato dell’ATT e il cluster BI (r = .27**) e le scale Fallacia (r = .23**) e Chasing (r = .25**) del CGI. Tra il fattore Ansioso dell’ATT e il cluster BI (e relative scale) non sono emerse correlazioni.
Tabella 5.5
Aspetti di validità concorrente cluster Bias Interpretativi (N = 116)
cBI Fallacia Chasing
SOGS .43** Tot .36** .37** GBQ .63** Tot .50** .57** ** p< .01 Legenda:
cBI= cluster Bias Interpretativi
Dalla tabella 5.5 si possono notare correlazioni positive tra il punteggio totale al SOGS e il cluster Bias Interpretativi (r = .43**) e le scale Fallacia (r = .36**) e Chasing (r = .37**) del CGI; correlazioni positive sono emerse anche tra il
79
punteggio totale al GBQ e il cluster BI (r = .63**) e le scale Fallacia (r = .50**) e Chasing (r = .57**) del CGI.
Al fine di verificare le differenze tra le medie dei gruppi del cluster Bias Interpretativi si è proceduto al calcolo delle differenze tra le medie del gruppo clinico e del gruppo non clinico tramite l’ANOVA (vedi tabella 5.6):
Tabella 5.6
ANOVA ONE-WAY cluster Bias Interpretativi
Gruppo clinico (N = 40)
Gruppo Non Clinico (N = 40)
M DS M DS gdl F p
cBI 39.13 9.24 20.45 7.19 1, 39 98.57 .001
Legenda:
cBI = cluster Bias Interpretativi
Come si può osservare dalla tabella 5.6, il valore della F di Fisher è molto elevato (F = 98.57). Il valore medio del gruppo clinico è di 39.13 (DS = 9.24), il valore medio del gruppo non clinico è di 20.45 (DS = 7.19).
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Cluster Credenze Superstiziose
In tabella 5.7 vengono riportate le analisi statistiche descrittive (M e DS) del campione relative al cluster Credenze Superstiziose:
Tabella 5.7
Analisi Descrittive cluster Credenze Superstiziose (Medie e DS)
Maschi (N = 308) Femmine (N = 346) Totale (N = 654) Scale M DS M DS M DS Strategie Cognitive 18.50 6.41 15.88 6.58 17.09 6.66 Talismani 8.49 5.03 8.31 4.48 8.40 4.72 cCS 27.11 9.41 24.21 9.51 25.55 9.59 Legenda:
cCS = cluster Credenze Superstiziose
La tabella 5.8 mostra i risultati delle Analisi Fattoriali Esplorative (AFE) effettuate con il metodo di estrazione Principal Axis Factoring, i risultati delle Analisi Fattoriali Confermative (AFC) e i valori di coerenza interna relativi al cluster Credenze Superstiziose:
Tabella 5.8
Analisi Fattoriale (AFE, AFC) e Coerenza Interna cluster Credenze Superstiziose
Scale
n0 Item Varianza Spiegata %
(CFI, TLI, RMSR) Alpha Totale Strategie Cognitive 6 50.04 .91 Talismani 5 22 .92 cCS 11 72.04 .95 .93 .07 .90 Legenda:
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Come si può osservare le AFE hanno confermato la bifattorialità del cluster Credenze Superstiziose (cCS): scala Strategie Cognitive (primo fattore estratto con il 50.04% di varianza spiegata) e scala Talismani (secondo fattore estratto con il 22% di varianza spiegata). Insieme i due fattori spiegano il 72.04% della varianza complessiva.
Entrambe le scale presentano un’ottima coerenza interna (Strategie Cognitive, α = .91; Talismani, α = .92).
Gli indici di fit di adattamento del modello ai dati risultano buoni per il cluster Credenze Superstiziose.
Dallo Scree plot è possibile osservare l’andamento degli autovalori (vedi figura 5.2):
Figura 5.2 SCREE PLOT
Dal grafico si può vedere come la curva tenda mano a mano ad appiattirsi dopo l’estrazione del secondo fattore, determinando, in questo modo, un netto abbassamento dei valori ed un ridotto potere informativo dei fattori ad esso successivi. 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Fattore 6 5 4 3 2 1 0 Au tov alo re
82
La tabella 5.9 mostra le saturazioni fattoriali e le comunalità relative al cluster Credenze Superstiziose:
Tabella 5.9
Coefficienti di saturazione fattoriale e comunalità cluster Credenze Superstiziose
Item Strategie Cognitive Talismani Comunalità 16 .86 .68 14 .85 .72 13 .84 .73 17 .72 .49 12 .71 .58 15 .70 .56 21 .92 .82 20 .91 .81 22 .88 .77 19 .78 .64 18 .67 .50
Come si può osservare, per quanto riguarda il cluster Credenze Superstiziose sono emersi due fattori.
Sul primo fattore, Strategie Cognitive, saturano 6 item (16, 14, 13, 17, 12, 15); sul secondo, Talismani, ne saturano 5 (item 21, 20, 22, 19, 18).
Per quanto riguarda le comunalità, i valori degli item si collocano in un range compreso tra .49 (item 17) e .82 (item 21).
83
Nelle tabelle 5.10 e 5.11 sono riportati gli aspetti di validità concorrente di questo cluster:
Tabella 5.10
Aspetti di validità concorrente cluster Credenze Superstiziose (N = 538)
cCS Strategie Cognitive Talismani ATT -.21** Sicuro -.11 -.28** ATT .18** Ansioso .16* .13* ATT .13* Evitante .11 .11 ATT .28** Disorganizzato .15* .33** * p< .05 **p< .01 Legenda:
cCS = cluster Credenze Superstiziose ATT = Scala Stili di Attaccamento
Dalla tabella 5.10 si può notare che sono emerse correlazioni negative tra il fattore Sicuro della Scala Stili di Attaccamento e il cluster Credenze Superstiziose (r = -.21**) e la scala Talismani (r = -.28**) del CGI. Sono emerse correlazioni positive tra il fattore Ansioso dell’ATT e il cluster CS (r = .18**) e le scale Strategie Cognitive (r = .16*) e Talismani (r = .13*) del CGI. Correlazioni positive sono emerse anche tra il fattore Evitante dell’ATT e il cluster CS (r = .13*) del CGI e tra il fattore Disorganizzato dell’ATT e il cluster CS (r = .28**) e le scale Strategie Cognitive (r = .15*) e Talismani (r = .33**) del CGI.
84
Tabella 5.11
Aspetti di validità concorrente cluster Credenze Superstiziose (N = 116)